(57)【要約】  人感センサが反応した設置場所に基づいて推定される生活者の行動に対応する給湯種別を判定し、給湯使用量を給湯種別ごとの給湯使用量に分類する分類装置と、給湯種別ごとの給湯使用量について、普段性の程度を表す値を算出し、前記値が閾値を下回る給湯を普段性が低い給湯であると判定し、前記値が前記閾値以上である給湯を普段性が高い給湯であると判定する第１の算出装置と、前記普段性が低い給湯であると判定された給湯について第１の沸上量を算出し、前記普段性が高い給湯であると判定された給湯について第２の沸上量を算出する第２の算出装置と、前記第１の沸上量及び前記第２の沸上量の沸上を行う沸上装置と、を具備する。
2011024311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる場所に設置され、近傍の人物の存在に反応する複数の人感センサと、
給湯使用量を計測する給湯量センサと、
前記人感センサが反応した設置場所に基づいて推定される生活者の行動に対応する給湯種別を判定し、前記給湯使用量を前記給湯種別ごとの給湯使用量に分類する分類装置と、
前記給湯種別ごとの給湯使用量について、普段性の程度を表す値を算出し、前記値が閾値を下回る給湯を普段性が低い給湯であると判定し、前記値が前記閾値以上である給湯を普段性が高い給湯であると判定する第１の算出装置と、
前記普段性が低い給湯であると判定された給湯について第１の沸上量を算出し、前記普段性が高い給湯であると判定された給湯について第２の沸上量を算出する第２の算出装置と、
前記第１の沸上量及び前記第２の沸上量の沸上を行う沸上装置と、
を具備することを特徴とする給湯装置。
【請求項２】
前記第１の算出手段は、
前記給湯種別ごとの給湯使用量の積算量を記憶する記憶部と、
各々の前記積算量が所定の期間内において特定量に到達した日数の各々の割合、前記特定量に到達した到達時刻の平均及び前記到達時刻の標準偏差を表す標準給湯モデルを記憶するデータベースと、
前記平均及び標準偏差の正規分布における特定時刻の累積分布関数に基づく確率に前記割合を乗じた値を前記普段性の程度を表す値として算出する確率計算部と、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の給湯装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生活行動に応答して沸き上げ量を設定する給湯装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
貯留型給湯機は深夜に湯を沸かし、次の日の給湯利用を賄う。このとき、タンク満量を沸かしてしまうと利用されなかった湯を沸かすエネルギーに無駄が生じる。これを削減するため、毎日の給湯利用量の統計をとって次の日の湯沸かし量を決める技術がある。しかし、この技術では、給湯利用が少ない日については、残湯量分のエネルギーが無駄となる。【０００３】
残湯量が閾値を切った際に閾値まで追加沸上を実施する技術がある。この技術では、常に閾値分の湯量が余ることになるから、その分のエネルギーが無駄となる。また、追加沸上の完了が給湯利用開始に間に合わず、湯切れを起こす可能性もある。【０００４】
例えば下記特許文献１には、使用電力の異常な増加を判定して追加沸上を行う技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２５０４７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記引用文献１の技術は、給湯種別ごとに普段とは異なる給湯が発生したかどうかを算定して追加沸上するものではない。【０００７】
これに対し本発明は、給湯種別ごとに普段とは異なる給湯が発生した場合に追加沸上をし、普段使われる給湯については例えば深夜に沸上をすることでトータルの湯沸かし量を減らし、省エネルギーを実現することのできる給湯装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る給湯装置は、異なる場所に設置され、近傍の人物の存在に反応する複数の人感センサと、給湯使用量を計測する給湯量センサと、前記人感センサが反応した設置場所に基づいて推定される生活者の行動に対応する給湯種別を判定し、前記給湯使用量を前記給湯種別ごとの給湯使用量に分類する分類装置と、前記給湯種別ごとの給湯使用量について、普段性の程度を表す値を算出し、前記値が閾値を下回る給湯を普段性が低い給湯であると判定し、前記値が前記閾値以上である給湯を普段性が高い給湯であると判定する第１の算出装置と、前記普段性が低い給湯であると判定された給湯について第１の沸上量を算出し、前記普段性が高い給湯であると判定された給湯について第２の沸上量を算出する第２の算出装置と、前記第１の沸上量及び前記第２の沸上量の沸上を行う沸上装置と、を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、給湯種別ごとに普段とは異なる給湯が発生した場合に追加沸上をし、普段使われる給湯については例えば深夜に沸上をすることでトータルの湯沸かし量を減らし、省エネルギーを実現する給湯装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係る給湯装置を示すブロック図である。
【図２】ハードウェア構成例を示す図である。
【図３】行動推定の具体的処理手順を示すフローチャートである。
【図４】行動記録テーブルを示す図である。
【図５】給湯種別判定の具体的処理手順を示すフローチャートである。
【図６】給湯テーブルを示す図である。
【図７】学習対象日のデータを示す図である。
【図８】普段度算出フェーズの具体的処理手順を示すフローチャートである。
【図９】普段度及び普段性を表す給湯テーブルを示す図である。
【図１０】深夜沸上量算出の具体的処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】給湯量の時間変化の例を示すグラフである。
【図１２】本発明の実施形態に係る比較例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に示すように、一実施形態に係る給湯装置は、人感センサ１００、給湯量センサ２００、給湯分類装置３００、給湯普段度算出装置（以下、「第１の算出装置」という）４００ａ〜４００ｃ、沸上量算出装置（以下、「第２の算出装置」という）５００、及び沸上装置６００を含む。第１の算出装置４００ａ〜４００ｃは、それぞれが異なる給湯種別に対応して複数設けられる。
【００１２】
給湯種別は、本実施形態では、例えば、風呂、台所、その他給湯の３種類である。すなわち、４００ａは風呂用の第１の算出装置であり、４００ｂは台所用の第１の算出装置であり、４００ｃはその他給湯用の第１の算出装置である。これらの給湯種別は、生活環境、具体的には住居において給湯を利用する生活者の生活行動に対応付けられる。
【００１３】
なお、生活行動（生活パタン）に応じて、その他給湯をさらに細かく分類してもよい。この場合、対応する第１の算出装置を追加すれば良い。また、本実施形態は人間の生活環境内に設置される給湯装置（住居用給湯装置）を対象としているが、他の用途の給湯装置、例えば業務用給湯装置、産業用温水器、産業用過熱器等にも本発明は適用可能である。
【００１４】
図１において、給湯分類装置３００は、行動推定部３１０及び給湯種別判定部３２０とを有する。給湯分類装置３００への入力として、行動推定部３１０に人感センサ１００が接続され、給湯種別判定部３２０に給湯量センサ２００が接続される。給湯分類装置３００からの出力として、給湯種別判定部３２０は複数の第１の算出装置４００ａ〜４００ｃに接続される。人感センサ１００は、例えば近傍の人物の存在に反応し、一定時間における反応回数を出力する。人感センサ１００は、複数の給湯種別のそれぞれに対応付けられる生活行動を検知できるように、異なる場所に複数設置される。例えば本実施形態では、住居における風呂及び台所にそれぞれ人感センサ１００が設けられているものとする。
【００１５】
給湯量センサ２００は、給湯使用量を計測するセンサである。
【００１６】
給湯分類装置３００の行動推定部３１０は、人感センサ１００が反応した設置場所に基づいて行動推定を行う。具体的には、給湯種別に対応する人感センサ１００の反応回数が閾値よりも大きければ、当該給湯種別に対応する行動があったものと推定する。複数の給湯種別のいずれかに対応付けられるこのような行動情報は、給湯分類装置３００の給湯種別判定部３２０に送られる。給湯種別判定部３２０は、行動推定部３１０から得られる行動情報から給湯種別を判定し、給湯量センサ２００が出力する給湯量計測値から給湯種別ごとの給湯使用量を求め、給湯種別に対応する第１の算出装置４００ａ〜４００ｃに送る。
【００１７】
以上のように、給湯分類装置３００は、人物の存在に反応する人感センサ１００の反応に基づいて推定される生活者の行動に対応する給湯種別を判定し、給湯量センサ２００により計測された給湯使用量を給湯種別ごとの給湯使用量に分類するよう構成されている。
【００１８】
第１の算出装置が給湯種別に対応して複数設けられることについては上述したが、風呂用の第１の算出装置４００ａを例に挙げてその具体的構成を説明する。台所用の第１の算出装置４００ｂ、その他給湯用の第１の算出装置４００ｃの構成及び動作は、給湯の種別が異なる点を除き、風呂用の第１の算出装置４００ａと同様である。
【００１９】
風呂用の第１の算出装置４００ａは、風呂用の給湯使用量について普段性の程度を表す値（換言すれば、当該給湯使用量について、これが普段使用される量であるとみなせるかどうかの度合い，即ち普段度）を標準給湯モデルを用いて算出し、この値が閾値を下回る給湯を普段性が低い給湯であると判定し、上記値が閾値以上である給湯を普段性が高い給湯であると判定する。
【００２０】
普段性の低い給湯は、追加沸上の対象とする。このため第２の算出装置５００の追加沸上量算出部５１０は、普段性の低い給湯について、追加で沸上する第１の沸上量を追加沸上量として算出する。
【００２１】
一方、普段性の高い給湯は、追加沸上の対象とはせず、例えば深夜に沸上する。このため第２の算出装置５００の深夜沸上量算出部５２０は、例えば一定期間（例えば１日）における普段性の高い給湯量の積算値（通常給湯積算量の最終値）に基づく第２の沸上量を深夜沸上量として算出する。
【００２２】
より具体的には、風呂用の第１の算出装置４００ａは、給湯普段度を算出する算出部４１０と、給湯種別ごと（この場合は風呂）の給湯使用量を表す給湯テーブルを記憶する給湯量データベース（ＤＢ）４２０と、各々の給湯使用量の積算量が所定の期間内において特定量に到達した日数の各々の割合、該特定量に到達した到達時刻の平均及び該到達時刻の標準偏差を表す標準給湯モデルを学習対象期間の給湯テーブルに基づいて作成する作成部４３０と、標準給湯モデルを格納する標準給湯モデルデータベース（ＤＢ）４４０と、普段性の高低（有無）を判定するための閾値を入力装置４５０からの入力に応じて設定する閾値設定部４６０とを有する。
【００２３】
算出部４１０は、給湯使用量の通常積算量を記憶する記憶部４１１と、標準給湯モデルが表す平均及び標準偏差の正規分布における特定時刻の累積分布関数に基づく確率に上記割合を乗じた値を普段度として算出する確率計算部４１２と、算出された普段度の値が閾値設定部４６０により設定された閾値を下回る給湯を普段性が低い給湯であると判定し、上記普段度の値が上記閾値以上である給湯を普段性が高い給湯であると判定する閾値判定部４１３とを有する。
【００２４】
第２の算出装置５００の追加沸上量算出部５１０及び深夜沸上量算出部５２０は、沸上装置６００に接続されている。沸上装置６００は、追加沸上量算出部５１０から指示された追加沸上量の湯沸かし（沸上）を行う。また、沸上装置６００は、深夜沸上量算出部５２０から指示された深夜沸上量の沸上を深夜に行う。すなわち、普段性の高い給湯について深夜に沸上を行うことにより、翌日の普段度の高い給湯を賄う。
【００２５】
図１に示される給湯装置のシステム構成において、給湯分類装置３００、第１の算出装置４００ａ〜４００ｃ、第２の算出装置５００は、コンピュータ７００により実行されるプログラムとして実現してもよい。この場合の本実施形態のハードウェア構成を図２に示す。コンピュータ７００は、例えば、入力インターフェース（ＩＦ）７１０、ＣＰＵ７３０、メモリ７４０、ハードディスク７５０、出力インターフェース（ＩＦ）７６０を有し、これらはバス７２０に接続される。図１に示される入力装置４５０、人感センサ１００、給湯量センサ２００は、コンピュータ７００の入力インターフェース（ＩＦ）７１０に接続され、同図１に示される沸上装置６００は出力インターフェース（ＩＦ）７６０に接続される。コンピュータ７００のハードディスク７５０は、上記プログラムを格納するための記録媒体の一例であり、上記プログラムがハードディスク７５０からバス７２０を介してメモリ７４０に読み出され、ＣＰＵ７３０によって実行される。なお、給湯分類装置３００、第１の算出装置４００ａ〜４００ｃ、第２の算出装置５００を、それぞれ別のコンピュータにより実行される複数のプログラムとして実現してもよい。
【００２６】
以下、給湯分類装置３００、第１の算出装置４００ａ、及び第２の算出装置５００の詳細な構成及び動作について説明する。
【００２７】
給湯分類装置３００における行動推定の具体的処理手順を図３のフローチャートに示す。
【００２８】
（ステップＳ１）行動推定部３１０は、風呂、台所の人感センサ１００のｄ分間の反応回数を図４に示す行動記録テーブルに記録する。ここでは、人感センサ１００の反応回数を計測する時刻の間隔ｄを例えば１０分とする。
【００２９】
（ステップＳ２）次に行動推定部３１０は、各時刻について、行動記録テーブルにおける風呂についての人感センサ１００の反応回数の値及び台所についての人感センサ１００の反応回数の値をそれぞれ風呂行動の閾値ｂ＿ｔｈｒ及び台所行動の閾値ｄ＿ｔｈｒと比較する。これらの閾値を上回るならば、そのｄ分間にそれぞれ風呂行動または台所行動が実施されたとみなし、行動記録テーブルにおける風呂行動または台所行動に１を記録する。閾値を超えないならば、０を記録する。なお、風呂行動閾値ｂ＿ｔｈｒ及び台所行動閾値ｄ＿ｔｈｒの値は例えば５［回］とする。
【００３０】
以上のステップＳ１及びＳ２を繰り返すことにより、生活者の行動が推定され、時刻ごとに記録される。
【００３１】
給湯分類装置３００における給湯種別判定の具体的処理手順を図５のフローチャートに示す。
【００３２】
（ステップＳ１）上記各時刻の給湯使用量を図６に示す給湯テーブルに記録する。
【００３３】
（ステップＳ２）上記各時刻について、行動記録テーブルを参照する。行動記録テーブルにおいて風呂行動が１であるならば、給湯テーブルにおける同時刻の風呂給湯の欄に給湯使用量の値を記入する。台所行動が１であるならば、台所給湯の欄に給湯使用量を記入する。そうでなければ、その他給湯の欄に給湯使用量を記入する。例えば風呂行動と台所行動が共に１であるならば、給湯使用量を按分して、それぞれ風呂給湯と台所給湯に記入する。
【００３４】
以上のステップＳ１及びＳ２を繰り返すことにより、風呂及び台所の給湯量計測値に基づいて給湯種別ごとの給湯使用量の時系列データを作成できる。該利用時系列データは、その給湯種別に応じて、対応する風呂用の第１の算出装置４００ａ、台所用の第１の算出装置４００ｂ、その他給湯用の第１の算出装置４００ｃに送られる。
【００３５】
第１の算出装置４００ａの具体的処理手順を説明する。この処理手順は、標準給湯モデルを作成する学習フェーズと、給湯使用計測値について普段度を算出するフェーズとに大別される。学習フェーズは、風呂給湯、台所給湯、及びその他給湯について、学習対象日のデータを用いて実施される。普段度算出フェーズは、普段度算出対象日のデータに対して実施される。なお、予め準備された標準給湯モデルを用いる構成とする場合、学習フェーズを省略してもよく、標準給湯モデルの作成部４３０を備えない構成としてもよい。
【００３６】
また学習フェーズについては、これを定期的または適切なタイミングで繰り返し実行することにより、作成済みの標準給湯モデルを適宜更新することが好ましい。
【００３７】
第１の算出装置４００ａにおける学習フェーズの具体的処理手順を説明する。
【００３８】
図６に示したように、給湯量ＤＢ４２０には、時刻ごとの給湯使用量が記載されている。標準給湯モデルの作成部４３０は、複数の学習対象日のデータに対し、学習対象日の積算給湯使用量が特定量（ｓリットル）に到達した日数の割合ｔｒ［ｓ］、及び該特定量に到達した到達時刻をそれぞれ求め、到達時刻の平均ｔｍ［ｓ］及び標準偏差ｔｓ［ｓ］を計算する。
【００３９】
ここで、特定量ｓの値は例えば０以上の１０の倍数とし、到達日数の割合ｔｒ［ｓ］が０になるまでｓの値を大きくする。ｓが取り得る値の集合をＳとすると、到達日数の割合ｔｒ［Ｓ］，到達時刻の平均ｔｍ［Ｓ］，標準偏差ｔｓ［Ｓ］を標準給湯モデルとする。これを標準給湯モデルＤＢ４４０に格納する。
【００４０】
図７に標準給湯モデルの作成に用いられる学習対象日のデータを示す。今、ＤＡＹ１からＤＡＹ３までの三日分のデータを用いて標準給湯モデルを作成するものとする。ＤＡＹ１は１２時までに１０リットルを使い、その後利用しなかったパタンを表している。ＤＡＹ２は１２時までに２０リットルを使い、その後利用しなかったパタンを表している。ＤＡＹ３は２４時までに２０リットルを使い、その後利用しなかったパタンを表している。
【００４１】
集合Ｓを｛１０，２０｝とすると、１０リットルに到達した各日の時刻は｛１２，６，１２｝であることから、到達時刻の平均ｔｍ［１０］は１０時であり、標準偏差ｔｓ［１０］は３．４６である。また各日とも１０リットルの給湯を利用しているので到達日数の割合ｔｒ［１０］は１である。２０リットルに到達した各日の時刻は、｛φ，１２，２４｝であることから、到達時刻の平均ｔｍ［２０］は１８時であり、標準偏差ｔｓ［２０］は８．４８である。２０リットルに到達した日は２日だけなので到達時刻の平均ｔｒ［２０］は２／３である。
【００４２】
次に、普段度算出フェーズについて説明する前に、普段性を判定するための閾値の設定について説明する。
【００４３】
ユーザである生活者は、希望する省エネの度合を入力装置４５０を用いて入力することができる。省エネの度合いは、例えば「強」「中」「弱」の３段階である。閾値設定部４６０は、入力された省エネの度合いに応じて、第１の閾値、第２の閾値、及び第３の閾値のいずれかを普段性を判定するための閾値とする。ここで、第１乃至第３の閾値の大小関係は、第１の閾値＜第２の閾値＜第３の閾値である。
【００４４】
第１の算出装置４００ａにおける普段度算出フェーズの具体的処理手順を図８のフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
（ステップＳ１）  算出部４１０は、通常給湯積算量記憶部４１１に記憶される通常積算給湯量ｎを０に初期化する。また、時刻の変数ｔを開始時刻０：００とする。普段性を判定するための閾値をｐ＿ｔｈｒとする。時刻ｔにおける給湯使用量をｍ（ｔ）とする。
【００４６】
（ステップＳ２）  算出部４１０は、変数ｎ’に変数ｎ＋ｍ（ｔ）の値を代入する。標準給湯モデル中にｔｍ［ｎ’］，ｔｓ［ｎ’］が存在しない場合は、ｎ’が標準給湯モデル中に存在する値を超えるまで時刻を進めてｍ（ｔ）を積算していく。この積算値は、通常給湯積算量記憶部４１１に格納される。
【００４７】
（ステップＳ３）  算出部４１０の確率計算部４１２は、普段度を表す値ｐを
ｐ＝１／２（１＋ｅｒｆ｛（ｔ−ｔｍ［ｎ’］）／｛ｔｓ［ｎ’］＊ｓｑｒｔ（２）｝）＊ｔｒ［ｎ’］…（式）
から計算する。
【００４８】
上式の右辺における“１／２（１＋ｅｒｆ｛（ｔ−ｔｍ［ｎ’］）／｛ｔｓ［ｎ’］＊ｓｑｒｔ（２）｝）”の部分は、平均をｔｍ［ｎ’］とし、標準偏差をｔｓ［ｎ’］とする正規分布が与えられたときの時刻ｔにおける累積分布関数を表す。算出された値は、給湯積算量が時刻ｔでｎ’に到達したとき、その到達時刻が平均より早いのかそれとも遅いのかを表すものであって、０から１を範囲とする値である。確率計算部４１２は、例えば到達時刻が平均と同一の場合には０．５を返し、平均よりｔｓ［ｎ’］早い場合に０．１５を返し、２＊ｔｓ［ｎ’］早い場合に０．０２５を返す。
【００４９】
ここで、値が０．０２５であるということは、到達時刻の平均ｔｍ［ｎ’］及び標準偏差ｔｓ［ｎ’］の標準給湯モデルを仮定した場合、ｔｍ［ｎ’］−２＊ｔｓ［ｎ’］以前の時刻に積算給湯量がｎ’に到達する確率は２．５％以下であることを意味する。そのような給湯は、普段性の低い給湯であると言うことができる。
【００５０】
また上式において、ｔｒ［ｎ’］は標準給湯モデルに基づく値である。ｎ’に到達した到達日数の割合ｔｒ［ｎ’］を重みとして乗じることで上記普段度の値ｐを求めるようにしている。
【００５１】
例えば、ｎ’に到達した日が３０日中２０日しかない場合には、２０日分でｎ’に到達する到達時刻の平均と標準偏差を表す標準給湯モデルが作られ、そのモデルから算出された確率に２０／３０が乗じられることになる。
【００５２】
（ステップＳ４）  算出部４１０の閾値判定部４１３は、普段度ｐ＞＝閾値ｐ＿ｔｈｒであるならば変数ｎに変数ｎ’の値を代入する。
【００５３】
（ステップＳ５）  算出部４１０は、時刻ｔを１時刻（ここでは１０分）進める。
【００５４】
（ステップＳ６）  算出部４１０は、時刻ｔが最終時刻２４：００を越えていなければステップＳ２に戻り、そうでなければ処理を終了する。
【００５５】
以上の処理により、各時刻の給湯種別ごとの給湯使用量に普段度の値及び普段性の高低（有無）の値を付加することができる。これら値は、図９に示すように、給湯量ＤＢ４２０の給湯テーブルに挿入する。該給湯テーブルにおいて、上記ステップＳ４で普段度ｐが閾値ｐ＿ｔｈｒ以上であると判定された給湯使用量に対しては普段性が１に設定され、普段度ｐが閾値ｐ＿ｔｈｒよりも小さいと判定されたものについては普段性が０に設定されている。普段性が０、すなわち普段性の低い給湯は、追加沸上の対象とする。このような普段性の低い給湯利用については、その給湯使用量を第２の算出装置５００の追加沸上算出部５１０に送る。追加沸上算出部５１０はこのデータを受け取って追加沸上量とし、沸上装置６００に送る。沸上装置６００は追加沸上量の湯沸かしを行い、給湯装置の（図示しない）タンクに格納する。
【００５６】
第２の算出装置５００における深夜沸上量算出部５２０の具体的処理手順を図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００５７】
第２の算出装置５００の深夜沸上算出部５２０は、給湯量ＤＢ４２０から例えば３０日分の給湯利用履歴を取得し、該履歴を用いて深夜沸上量を算出する。
【００５８】
（ステップＳ１）深夜沸上算出部５２０は、深夜沸き上げ量の算出対象日について、普段度算出の際に計算された通常給湯積算量の最終値を取得する。
【００５９】
（ステップＳ２）深夜沸上算出部５２０は、上記ステップＳ１で求めた最終値の平均及び標準偏差を計算し、平均＋２＊標準偏差の値を深夜沸き上げ量とする。なお、湯切れの可能性を減らすためには標準偏差の係数を大きくすればよい。
【００６０】
本実施形態により給湯の普段性の判定を行った場合の給湯量の時間変化の一例を図１１に示す。同図（ａ）は、ある１日の普段性の高い給湯の給湯量［ｌｉｔ；リットル］の時間変化を示している。同図（ｂ）は、同日の普段性の低い給湯の給湯量の時間変化を示している。この日は１１時頃から１６時頃まで普段性の低い給湯利用が続いており、本実施形態に従い、これらの分が追加沸上される。
【００６１】
図１２は実際の住宅のデータを用いてタンク満量に相当する湯を沸かした場合（制御なし）と、本発明を適用した場合（協調制御あり）の比較例を示している。三日ほど逆転している日もあるが、平均で一日あたり４．４［ＫＷｈ］の省エネルギーが図られている。
【００６２】
以上説明した本発明の実施形態によれば、給湯種別ごとに普段とは異なる給湯が発生した場合に追加沸上をし、普段使われる給湯については例えば深夜に沸上をすることでトータルの湯沸かし量を減らし、省エネルギーを実現する給湯装置を提供することができる。
【００６３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１００…人感センサ；
２００…給湯量センサ；
３００…給湯分類装置；
３１０…行動推定部；
３２０…給湯種別判定部；
４００ａ〜４００ｃ…給湯普段度算出装置（第１の算出装置）；
４１０…算出部；
４２０…給湯量データベース（ＤＢ）；
４３０…作成部；
４４０…標準給湯モデルデータベース（ＤＢ）；
４５０…入力装置；
４６０…閾値設定部；
５００…沸上量算出装置（第２の算出装置）；
５１０…追加沸上量算出部；
５２０…深夜沸上量算出部；
６００…沸上装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2011024311.tif 000009
【図８】
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【図９】
2011024311.tif 000011
【図１０】
2011024311.tif 000012
【図１１】
2011024311.tif 000013
【図１２】
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【国際調査報告】
2011024311.tif 000015
2011024311.tif 000016